决策树模型（简单例子理解原理）

1.决策树思想：以信息增量作为指标，得出最高效的一种决策方案，可用于回归或者分类问题。【由if-else演化而来，后续可发展成机器学习中的随机森林算法】
2.决策树指标：
信息熵：表示（某种事物）随即不确定性的大小。
样本：假设一个人身上有四种属性，分别是年龄【青年，中年，老年】，是否有工作【有工作，没有工作】，是否有房【有房，没房】，信用等级【非常好，好，一般好】；

现在样本中有15个人，他们四种属性的值不完全相同，相应的，其中的一人去银行贷款，银行是否会贷款给他的结果也不同。
在这个问题中，在我们不知道这个人的各个属性值时，银行是否同意借贷给他这一件事，对我们来说是完全随机不确定的，这时候信息熵是最大的。根据样本我们可以得出总的信息熵【样本中15个人中6不同意，9同意】
信息熵公式：H(D)=- sump(xi)*log(p(xi)): 【对数底随便取，一般取2？】
该问题中总的信息熵为 H(D)=  -(6/15*log(6/15) +9/15*log(9/15));
现在已经知道总的信息熵，下一步做什么呢？
对于这个问题，我们想要知道的是最终银行会不会同意借贷给这个人（这就是目标值），（假设）因为银行是根据这个人的四个属性来决定是否同意，但我们不知道银行根据什么样的规则来选择，银行的选择方法在我们看来就是一个“黑箱”，那么我们如何找到哪个最高效的决策路径呢？所谓的最高效指的是知道尽量少个数的特征得出目标值。观察样本后我们发现通过先后决策“是否有房”和“是否有工作”这两个特征就足以得到样本中对应的目标值。如果先后决策“年龄”“信用等级”“是否有工作”这三个特征才能得出目标值。所以通过观察样本数据我们得出结论：

这里引进信息增量和条件熵的概念。
1）条件熵：H（D|年龄）；H（D|信用等级），….
条件熵计算公式：【样本中有青/中/老年分别有5个】
①H（D|年龄）=5/15*H（D|青年）+5/15*H（D|中年）=5/15*H（D|老年）
【比如说青年中同意贷款有2个；中年中同意贷款有4个，老年中同意贷款有3个】
②计算各个分量
H（D|青年）= -(2/5*log(2/5)+3/5*log(3/5))；
H（D|中年）= -(4/5*log(4/5)+1/5*log(1/5))；
H（D|老年）= -(3/5*log(3/5)+2/5*log(2/5))；
2）信息增量计算公式：g(D，年龄)=H（D）-H（D|年龄）
信息增量表示的是，知道了这个特征（信息），能够减少的目标值的不确定性。所以某一特征对应的信息增量越大，表示该特征对目标值的影响程度越大，在决策树中应该排在越前面。
通过比较不同特征的信息增量，可以得出决策树中不同特征的排列顺序，从而得出对于预测新样本的目标值最高效的决策树模型。

 

参考资料：
https://www.bilibili.com/video/BV1nt411r7tj?p=28， B站，作者：菜鸟程序员